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标题: Python+ Locust性能测试 [打印本页]

作者: ailvyoyo 时间: 2021-1-12 10:35
标题: Python+ Locust性能测试
本帖最后由 ailvyoyo 于 2021-1-12 10:52 编辑

1、安装

python安装locust库

2、pycharm脚本编写

在locust现版本中HttpLocust改为HttpUser

以下是改变后的调用方式：

from locust import HttpUser, task, between
class QuickstartUser(HttpUser):
wait_time = between(5, 9)

# @task
# def index_page(self):
#    self.client.get("/hello")
#    self.client.get("/world")

# @task(3)
# def view_item(self):
#    item_id = random.randint(1, 10000)
#    self.client.get(f"/item?id={item_id}", name="/item")

#on_start只会在最开始的时候调用一次
def on_start(self):
      self.client.post("/api/users/signin/", {"username": "lxm1", "password": "123456"})

注意：1、在locust现版本中HttpLocust改为HttpUser

2、locust版本0.13之后已经废除了min_wait和max_wait的使用

min_wait = 3000

max_wait = 7000

改为 wait_time = between(3,7)

3、cmd系统运行

1、先进入python脚本目录，cd D:\Users\Admin\PycharmProjects\性能_Locust\demo

2、后输入命令：locust -f test.py --host=http://10.5.4.131:8899

3、浏览器打开locust服务：http://localhost:8089

4、系统指标体系1、响应时间：

反应系统处理效率的指标，从开始到完成某项工作所需时间的度量，响应时间通常随负载的增加而增加

2、吞吐量：

反应系统处理能力的指标，指单位时间内完成工作的度量，可以从客户端或服务器端视角两个方面来进行综合评估

3、事务处理能力（TPS）：

对一笔事务进行处理时的响应情况，通常包含三个指标，处理该业务的响应时间，二是处理该笔业务的成功率，三是单位时间内可以处理的业务数。

5、服务器指标体系

1、CPU使用率

2、可用内存数

3、磁盘使用率

4、网络带宽

5、线程池消耗

6、连接池消耗

6、利用Python监控系统资源

Psutil

import psutil
import time
print("CPU使用率内存使用率 C盘使用率")
delay = 2
while True:
time.sleep(delay)
# print(psutil.disk_usage("D:\\").percent)
# print(psutil.cpu_percent())
# print(psutil.virtual_memory().percent)
print(str(psutil.cpu_percent()) + '%s ' + str(psutil.virtual_memory().percent) + '%s '+ str(psutil.disk_usage("D:\\").percent) + '%s ')

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